Риски доступности — 20 июля 2026 г. в 11:15:30.410
Риски доступности Почему вы не чувствуете угрозы со стороны нейросетей, и чего стоит бояться на самом деле Эксперты и профильные специалисты прямо на наших глазах продолжают упорно соревноваться в прогнозировании самых страшных сценариев для общества и человека из-за бурного развития технологий, связанных с искусственным интеллектом. С завидной периодичностью публикуются рейтинги профессий, которые умрут буквально уже завтра. Почти десять лет назад и я приложил руку (и немного голову) к созданию образа робота-политолога. Был такой грех. Прошло немного времени и уже не скромные политологи и социологи, а гранды IT и футурологии - Маск, Возняк, Харари и другие стали подписывать письма с предложением замедлить развитие ИИ, а самые передовые государства «ощетинились» от страха потерять цифровой суверенитет отдав его крупнейшим цифровым гигантам. Казалось, что вот-вот произойдет некая революция, и мир снова «не будет прежним». Но время идет, а ситуация пока радикально не меняется. Работу массово люди не теряют. Если, конечно, речь не о junior-разработчиках. Им соболезную. Но, например, беспилотное такси так и не стало массовым, в судах спорят все так же биологические особи, а не алгоритмы, а ИИ-агенты пока воспринимаются как помощники (референты), но не полноценная замена специалистам. Замена по ряду кадров и функций, не сомневаюсь, обязательно произойдет, но пока непонятно как скоро и в какой последовательности. Думаю процесс будет этапным. Пока же кажется, будто алармисты нас обманули, и никаких рисков в связи с развитием ИИ нет. На самом деле, они стали сложнее и менее явными. 🟥 Кадровый дефицит. Пока все говорили о массовой безработице из-за развития ИИ, случилась незаметная революция на рынке труда: уже сейчас в IT-сфере наблюдаются проблемы с поиском новых middle и senior разработчиков. Им просто неоткуда взяться из-за того, что многие компании стали отказываться от junior позиций, отдавая рутинные задачи ИИ. То есть нарушается процесс воспроизводства кадрового потенциала. Новичкам негде получить необходимый опыт, поэтому либо им приходится лгать о нем, либо искать другие профессии. Через несколько лет эта тенденция распространится и на другие сферы, а через 5-10 лет мы будем иметь резкое падение уровня подготовки кадров. 🟥 Интеллектуальная медиана. Это пока малозаметная проблема, но мы наблюдаем постепенную стандартизацию интеллектуальной мысли. LLM обучены на одном и том же материале, им необходимо дать ответ, который бы максимально устраивал среднестатистического пользователя. Они «очень хотят ему понравится», как говорит один мой знакомый. Попробуйте задать один и тот же промпт одновременно DeepSeek, GPT и Claude – ответы будут отличаться в деталях, но по своей сути они должны быть очень похожими и дружественными к вам. А учитывая тот факт, что сегодня ИИ применяют и при написании научных статей, и при написании книг, на базе которых в будущем же будут обучаться нейросети, мы получаем замкнутый круг стандартизации. 🟥 Кризис инициативы. Наверняка в вашем окружении есть человек, который в споре говорит «а давай спросим ChatGPT (или любую другую LLM)». Мотивация понятна. Якобы беспристрастный искусственный интеллект сможет разрешить спор двух носителей интеллекта естественного. Однако за такой бытовой практикой кроме прямой оперативной манипуляции (о чем манипулирующий может и не догадываться) скрывается серьезный риск. Безынициативность и стремление делегировать ответственность нейросетям. Зачем искать решение, требующее тяжелого (для биологического существа требуется время и трата собственной энергии) креативного процесса, когда можно попросить ИИ накидать сценарии. Зачем брать на себя ответственность за вход и выход из Интеллектуальной Системы , когда можно оправдать принятое решение признанной эффективностью ИИ.